Consumo de Fibra em Crianças e Adolescentes

Vista previa del material en texto

78
El consumo de fibra dietética está inversamente 
asociado con el estado nutricional antropométrico 
y con los componentes del Síndrome Metabólico 
en niños y adolescentes
Souki Aida1, García Doris2,3, Parra Andrea3, Valbuena Maria3, Araujo Sylvia1,3, Ruiz Gabriel1, Chávez Mervin1, Vega Marinela3, Vargas Maria3, Medina Mayerlim1, 
Arias Víctor 4, Bermúdez Valmore4,1.
1Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” 
2Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Nutrición, LUZ.
3Escuela de Nutrición y Dietética, LUZ.
4Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF). Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia 
Correspondencia: Aida Souki. Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez”. Universidad del Zulia (LUZ), Edificio Multifuncional, planta 
alta, sector Paraíso. Maracaibo. Venezuela. soukiaida@gmail.com
R
es
u
m
en
 
Dietary fiber consumption is inversely associated with the anthropometric nutritional 
status and metabolic syndrome components in children and adolescents
Objetivo. Investigar la posible asociación entre el consu-
mo de fibra y el estado nutricional antropométrico en ni-
ños y adolescentes, así como con la presencia de síndrome 
metabólico (SM) y sus componentes individuales. 
Materiales y Métodos. Estudio descriptivo y transversal 
que contó con una muestra de 298 niños y adolescentes 
de ambos géneros (149 obesos) seleccionados al azar de 
10 a 17 años de edad. A todos se les realizó evaluación 
clínica, bioquímica, antropométrica y dietética. El examen 
físico incluyó verificación del estadio puberal y toma de 
tensión arterial (TA). El estado nutricional antropométrico 
se determinó utilizando el peso y la talla para calcular el 
índice de masa corporal y se midió la circunferencia de 
cintura; para la evaluación dietética se empleó un cuestio-
nario de frecuencia de consumo de alimentos. La evalua-
ción bioquímica incluyó la determinación de los niveles de 
glucosa (GliB), insulina basal (InsB) y lípidos plasmáticos. 
Para el análisis estadístico se utilizó el programa SPSS para 
Windows, se aplicó la prueba t de Student, ANOVA de 
un factor, la prueba de correlación de Pearson y Chi2 de 
Pearson según el caso, considerándose significativos los 
valores de p<0,05. 
Resultados. Se encontraron diferencias (p<0,05) entre 
eutróficos y obesos para todas las variables analizadas a 
excepción de la GliB; al comparar los obesos con y sin SM, 
se observaron diferencias (p<0,05) para todas las varia-
bles, menos para la edad, GliB y Colesterol total. El 26,2% 
de los sujetos obesos presentó SM. El consumo de fibra de 
todos los grupos estuvo debajo de las recomendaciones 
de la OMS y la fuente principal fueron los cereales. Tam-
bién se evidenció diferencia en el consumo de fibra entre 
obesos y eutróficos (p<0,034), pero no entre obesos con y 
sin SM. Se encontró correlación inversa entre el consumo 
de fibra total e IMC, CC, TA y GliB (p<0,05) y entre la fibra 
procedente de frutas con el IMC, CC, TA, GliB, InsB y los 
triacilgliceridos (p<0,05), pero positiva entre la fibra pro-
cedente de vegetales y el IMC, CC e InsB (p<0,05). 
Conclusiones. El menor consumo de fibra se asocia con 
mayor presencia de obesidad y componentes de SM y la 
ingesta diaria de frutas parece incidir de forma positiva 
sobre la salud metabólica de niños y adolescentes.
Palabras clave: Fibra dietética, consumo de frutas, sín-
drome metabólico, obesidad, niños y adolescentes.
79
Revista Latinoamericana de Hipertensión. Vol. 13 - Nº 2, 2018
Objective. To investigate the association between fiber 
consumption and anthropometric nutritional status, of 
metabolic syndrome (SM) and its individual components, 
in subjects of pediatric age.
Materials and methods. A descriptive, cross-sectional 
study was designed with a randomly selected sample of 
298 children and adolescents of both genders (149 obese) 
and 10 to 17 years of age. All of them underwent clini-
cal, biochemical, anthropometric and dietetic evaluation. 
Physical examination included pubertal stage verification 
and arterial blood pressure (TA).The anthropometrical 
nutritional status was determined using the weight and 
height to calculate the BMI and the waist circumference 
(CC) was also measured; a food consumption frequency 
questionnaire was used for the dietary evaluation. The 
biochemical evaluation included the determination of bas-
al glucose (GliB), insulin (InsB) and plasmatic lipids levels. 
For the statistical analysis the SPSS program for Windows 
was used, the t-Student, one ANOVA factor, Pearson cor-
relation and Pearson’s Chi2 test were applied, considering 
the values of p<0.05 to be significant.
Results. Differences were found (p<0.05) between eutro-
phic and obese for all variables analyzed with the excep-
tion of the GliB; when comparing obese with and without 
SM, differences were observed (p<0.05) for all parameters 
except for the age, GliB and total cholesterol. The 26.2% 
of obese subjects presented SM. The consumption of fi-
ber of all groups was below the WHO’s recommendations 
and the main source were cereals. Also was evident dif-
ference in the consumption of fiber between obese and 
eutrophic (p<0,034), but not between obese individuals 
with and without SM. An inverse correlation between to-
tal fiber consumption and BMI, CC, TA and GliB (p<0.05) 
was found and between the fiber from fruits with BMI, 
CC, TA, GliB, InsB and triacilgliceridos (p<0.05), but posi-
tive between the fiber from vegetables and BMI, CC and 
InsB (p<0.05).
Conclusions. A lower fiber consumption is associated 
with obesity and SM components Daily intake of fruits 
seems to exhibit a positive impact on the metabolic health 
of children and adolescents.
Key words: dietary fiber, fruit consumption, metabolic 
syndrome, obesity, children and adolescents.
a obesidad se ha convertido en un problema 
global, tanto en países desarrollados como en 
vía de desarrollo, y se asocia con hipertensión, 
dislipidemias, insulino-resistencia, diabetes tipo 2, síndro-
me metabólico (SM) y algunos tipos de cáncer. La obesi-
dad y sobrepeso en niños constituye un factor de riesgo 
para SM con una prevalecía reportada entre el 9 y 38%1. 
Existe controversia sobre la definición y diagnóstico de SM 
en pediatría, referida a limitaciones fisiológicas y metodo-
lógicas entre ellas, los factores que influyen sobre los nive-
les de lípidos plasmáticos -edad, sexo, raza-, la presencia 
de insulino-resistencia (IR) transitoria en la pubertad, la 
falta de valores estándar para obesidad central, así como 
de rangos normales de concentración de insulina2.
Si bien existen diferentes puntos de corte para los criterios 
utilizados en el diagnóstico del SM, todas las definiciones 
incluyen un parámetro antropométrico (circunferencia de 
cintura o IMC), un parámetro relacionado con el metabo-
lismo de la glucosa (HOMAIR, glicemia en ayunas) dos pará-
metros de los lípidos plasmáticos (triacilglicéridos y HDL-c) 
y la tensión arterial2. Aunque se presenta dificultad para 
su diagnóstico y su etiología no ha sido completamente 
establecida, estudios transeccionales y longitudinales han 
demostrado su asociación con la IR, el stress oxidativo, in-
flamación, disfunción endotelial, riesgo para enfermedades 
cardiovasculares y diabetes mellitus tipo 2 (DM2)3. 
Algunos estudios en niños y adolescentes han mostrado 
la asociación entre la ingesta de alimentos y el SM. Ali-
mentos procesados ricos en grasa vegetal saturada, so-
dio, cereales refinados y azúcar, se han vinculado con el 
incremento de la obesidad y sus comorbilidades relacio-
nadas. La ingesta elevada de bebidas azucaradas ha sido 
asociada con el SM, con mayor circunferencia de cintura, 
presión arterial y valores de triacilglicéridos (TAG) en ado-
lescentes de Taiwan4. Así mismo en niños y adolescentes 
venezolanos se demostró que a mayor consumo de bebi-
das azucaradas, se observó mayor número de individuos 
con diagnóstico alterado paralos componentes del SM5. 
De igual forma, en adolescentes de Brasil se encontró una 
vinculación entre el consumo de alimentos procesados y 
el SM6. Existe una opinión creciente entre nutricionistas 
y científicos sobre los beneficios del incremento en la in-
gesta de frutas, legumbres, vegetales y cereales, los cuales 
son fuente importante de fibra dietaría (FD), a la cual se 
le ha atribuido efectos positivos en el control de las alte-
raciones metabólicas asociadas al SM. Algunos estudios 
en humanos y en animales de experimentación han mos-
trado evidencia de la eficacia de la FD en la regulación del 
peso corporal, ingesta de alimentos, la homeostasis de la 
glucosa, sensibilidad a la insulina y otros factores de riesgo 
cardiovascular como los lípidos plasmáticos, hipertensión 
arterial y marcadores inflamatorios7. 
Según la AACC (American Asociación of Cereal Chemists), 
la FD es el remanente de partes comestibles de las plantas 
o hidratos de carbono análogos, que resisten la digestión 
y absorción en el intestino delgado, con fermentación 
completa o parcial en el intestino grueso e incluye a los 
polisacáridos (celulosa e hemicelulosa), oligosacaridos, lig-
nina y sustancias asociadas a las plantas (gomas, pectinas 
y mucílagos). Promueve beneficios que incluyen laxación y 
atenúa los niveles del colesterol y/o glucosa en la sangre8. 
Por otra parte, la Asociación Dietética Americana (ADA) 
propone que el consumo de fibra insoluble es útil para el 
estreñimiento o la prevención de la diverticulitis, mientras 
que la fibra soluble en beneficiosa para la prevención de la 
obesidad, enfermedad cardiovascular y DM29,10. 
A
b
st
ra
ct
In
tr
o
d
u
cc
ió
n
80
Es de gran interés en la nutrición humana el potencial efec-
to de la FD como tratamiento preventivo y/o curativo para 
el SM. En relación a la obesidad, estudios epidemiológicos 
sugieren un papel beneficioso de una dieta alta en fibra, 
mostrando que su ingesta está inversamente correlaciona-
da con el peso y grasa corporal. La fibra podría originar la 
pérdida de peso a través de tres mecanismos: favorecien-
do la disminución de la ingesta energética, reduciendo la 
absorción de nutrientes energéticos y/o modificando la 
respuesta metabólica11. Por otra parte, se ha demostrado 
el papel de la FD en la saciación y la saciedad, a través 
de sus efectos intrínsecos y respuestas hormonales. La FD 
disminuye la ingesta energética debido a su capacidad de 
aumentar el volumen del contenido gastrointestinal y su 
viscosidad, alterando por lo tanto la densidad energética, 
así mismo, retarda el vaciamiento gástrico, la digestión y 
absorción intestinal de los carbohidratos y otros macronu-
trientes. A su vez, disminuye la insulinemia y la glicemia 
postprandial que pueden tener efecto sobre los centros 
hipotalámicos, induciendo saciedad10,11.
La fibra también afecta la secreción de péptidos gastroin-
testinales como la colecistocinina (CCK) y péptido pare-
cido al glucagón 1(GLP-1) independiente de la respuesta 
glicémica, pudiendo actuar también como factores de 
saciedad o modificando la homeostasis de la glucosa. 
Adicionalmente, incrementa la captación de glucosa en el 
músculo esquelético y se asocia de forma inversa a la IR; 
hipotéticamente los ácidos grasos de cadena corta como 
el butírico y el propiónico producto de la fermentación 
anaeróbica de la fibra soluble en el colon, incrementa 
el número de transportadores de glucosa (GLUT-4) vía 
PPARγ7,10,12,13.
Por otra parte, los efectos hipolipemiantes de la fibra pare-
cen estar relacionados con la disminución de la absorción 
intestinal de ácidos biliares, ocasionando interrupción del 
ciclo enterohepático, lo que determina que el hígado tenga 
que sintetizar más ácidos biliares a partir del colesterol in-
tracelular13. Las hormonas gastrointestinales como el GLP-1 
podría estar involucrada por su papel en la homeostasis de 
la glucosa y secreción de insulina, ya que los niveles de glu-
cosa regulan la expresión de genes que modulan la síntesis 
de ácidos grasos en hígado, efecto que es potenciado por 
la insulina; adicionalmente, se propone una disminución de 
la síntesis de lipoproteíca postprandial por retardo de la ab-
sorción de lípidos dietarios y la disminución de las síntesis 
de VLDL-c a consecuencia de los ácidos grasos de cadena 
corta como el propiónico12. Por otro lado, el aumento de la 
sensibilidad a la insulina ya mencionada, pudiera contribuir 
a prevenir la hipertensión arterial10. 
En relación a las recomendaciones nutricionales para el 
consumo de fibra, diversos organismos internacionales 
sugieren una ingesta que oscila entre 15 y 38 gr/día14. En 
Venezuela, el Instituto Nacional de Nutrición (INN), en las 
“Recomendaciones Dietéticas para la Población Venezo-
lana” señala que el consumo de FD en niños entre dos y 
diecisiete años debe coincidir con la cantidad que resulte 
de sumar 5 gr/día, a su edad cronológica15. Por todo lo 
antes expuesto se planteó como objetivo del presente tra-
bajo relacionar asociar el consumo de fibra con el estado 
nutricional antropométrico, con la presencia de síndrome 
metabólico (SM) y con sus componentes individuales, en 
sujetos de edad pediátrica.
a presente investigación fue de tipo descripti-
va, no experimental, transeccional y de cam-
po. Todos los participantes forman parte del 
programa de investigación sobre Factores Endocrino-Me-
tabólicos implicados en el riesgo de Aterosclerosis, donde 
se evalúa la presencia de obesidad y alteraciones meta-
bólicas relacionadas (dislipidemias, hipertensión, obesidad 
central, SM, entre otras), que se desarrolla en el Centro de 
Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” 
(CIEM) de la Facultad de Medicina de la Universidad del 
Zulia. El proyecto se presentó a la directiva de cada insti-
tución educativa y mediante comunicación, se informó a 
padres y/o representantes sobre los objetivos, alcances y 
procedimientos a realizar, solicitando su aprobación con la 
firma de un consentimiento informado. La investigación 
llevada a cabo durante el periodo 2011-2013, cumplió 
con los postulados de la Declaración de Helsinki y fue sus-
crita por el comité de bioética del CIEM.
Población y Muestra
La población estuvo conformada por 470 niños y ado-
lescentes de los cuales se seleccionaron 298 sujetos de 
ambos géneros, en edades comprendidas entre 10 y 17 
años, quienes fueron divididos en dos grupos según su 
IMC: a) grupo integrado por 149 niños y adolescentes 
con diagnóstico de obesidad, sin evidencia de patologías 
asociadas y/o tratamiento médico prescrito; b) grupo que 
incluyó a 149 niños y adolescentes con diagnóstico nu-
tricional normal (eutróficos), sin patologías asociadas y/o 
tratamiento médico prescrito, sin antecedentes familiares 
de diabetes, hipertensión arterial, obesidad o dislipidemia 
en primer grado y sin alteraciones en los lípidos plasmá-
ticos, glicemia e insulina basal. A todos los sujetos que 
conformaron la muestra se les realizó una evaluación in-
tegral que incluyó parámetros clínicos, antropométricos, 
bioquímicos y dietéticos. 
Evaluación Física y Antropométrica 
Un médico Pediatra realizó la historia clínica completa, 
que proporcionó información sobre antecedentes perso-
nales y familiares, de enfermedades agudas o crónicas y 
uso de medicamentos. De igual forma, se efectuó la ex-
ploración física, que incluyó la verificación del estadio pu-
beral (Tanner), toma de tensión arterial (TA) y frecuencia 
cardiaca. La TA se tomó en 2 oportunidades con intervalos 
de 5 minutos, siguiendo procedimientos estandarizados, 
utilizando un esfigmomanómetro con brazalete adecuado 
M
at
er
ia
le
s 
y 
m
ét
o
d
o
s
81
Revista Latinoamericana de Hipertensión. Vol. 13 - Nº 2, 2018
a la circunferencia braquial, calibrado y debidamente va-
lidado. Por otra parte, para determinar el estado nutricio-
nal de los niños y adolescentes se tomaron las siguientes 
medidas antropométricas siguiendo protocolos normali-
zados16: peso,talla y circunferencia de cintura (CC), está 
tomada entre la última costilla y el borde lateral más alto 
de la cresta iliaca derecha. Con el peso y la talla se calculó 
el IMC (kg/m2). 
Evaluación Bioquímica
Previo ayuno de 12 horas, se obtuvieron muestras de san-
gre de la vena antecubital y se colectaron en tubos vacu-
tainer. Los niveles séricos de los parámetros bioquímicos 
de rutina como glicemia basal (GliB), colesterol total (Ct), 
triacilglicéridos (TAG), ácido úrico (AU) y colesterol de las 
lipoproteínas de alta densidad (HDL-c), se determinaron 
por métodos enzimáticos colorimétricos empleando kits 
comerciales (Human Gesellschaft fur Biochemica und 
Diagnostica mbH), utilizando un analizador automatiza-
do modelo BT 3000. El colesterol de las lipoproteínas de 
baja densidad (LDL-c), se calculó a partir de la ecuación de 
Friedewald: LDL-c =Ct-(TAG/5)-HDL-c y el colesterol de las 
lipoproteínas de muy baja densidad (VLDL-c) mediante la 
fórmula TAG/517. La insulina basal sérica (InsB) se determi-
nó mediante la prueba de ELISA (DRG Instruments GmbH, 
Germany, Division of DRG Internacional, Inc). 
Evaluación Dietética 
Se empleó la técnica de la entrevista estructurada, utilizan-
do el cuestionario de frecuencia de consumo de alimen-
tos (diaria, semanal o mensual), obteniendo información 
tanto cualitativa como cuantitativa acerca de la ingesta de 
alimentos y nutrientes. Una vez obtenido los gramos de 
consumo, se utilizó la Tabla de Composición de Alimen-
tos del Instituto Nacional de Nutrición para determinar el 
aporte de FD en gramos por cada uno de los alimentos18. 
Valores de referencia 
Los puntos de corte utilizados para el IMC fueron los esta-
blecidos por la OMS (eutróficos ≥ -2 z-score - ≤ 1 z-score, 
obesos > 2 z-score)19 y para la CC los valores de referen-
cia para niños y adolescentes de Maracaibo (Normal p10-
p90, alta > p90)20. Para el diagnóstico del SM, se utilizó 
la definición de Cook y col., por ser la más ampliamente 
utilizada, la cual es una versión adaptada para adolescen-
tes, del NCEP (National Cholesterol Education Program)21, 
sin embargo, para el valor de referencia de glicemia en 
ayuno (GliB) se siguió la recomendación de la Asociación 
Americana de Diabetes22. En relación al consumo de fibra, 
se consideró como consumo normal los valores recomen-
dados por la OMS23.
Análisis Estadístico
Para el análisis estadístico se utilizó el programa SPSS ver-
sión 17 para Windows (SPSS Inc., Chicago, IL). Los resul-
tados se expresaron como media ± error estándar (EE) y 
como frecuencias absolutas y relativas (porcentajes). Pre-
via verificación de la distribución normal de las variables, 
para determinar las diferencias entre grupos, se aplicó la 
prueba t- Student para muestras independientes, y ANO-
VA de un factor utilizando Scheffe y Tukey b como post 
hoc. Adicionalmente se aplicaron las pruebas de correla-
ción de Pearson y Chi2 de Pearson, para verificar la aso-
ciación entre variables. Se consideraron significativos los 
valores p < 0,05. 
e evaluaron un total de 298 niños y adoles-
centes, con una edad promedio de 11,92±0,1 
años de edad, 149 obesos (85 del género 
masculino) y 149 eutróficos (67 del género masculino). 
Las características antropométricas, clínicas y bioquímicas 
de todos los sujetos evaluados se muestran en la tabla 1, 
se puede observar diferencias significativas (p<0,05) entre 
ambos grupos para todas las variables con excepción de la 
GliB (p=0,220), correspondiendo a los obesos los niveles 
más altos, sin embargo, el valor de la HDL-c resultó mayor 
en los eutróficos (p<0,0001). Por otra parte, la compara-
ción entre obesos con y sin SM (tabla 2), reveló diferencias 
significativas (p<0,05) para todos los parámetros menos 
para la edad, GliB y Ct (p>0,05), presentando los obesos 
con SM los valores más altos, no así la HDL-c que resultó 
más baja en este grupo (p<0,001). En los sujetos obesos 
se pudo observar que el 40,9% mostró alteración en dos 
parámetros considerados como criterios para SM (tabla 3) 
y el 26,2% presentó SM (13,4% del grupo total). De los 
cinco componentes considerados para el diagnóstico de 
SM, la CC, los TAG y la HDL-c fueron porcentualmente los 
más alterados (tabla 4). 
Tabla 1. Variables demográficas, antropométricas, clínicas y 
bioquímicas de los niños y adolescentes evaluados según 
estado nutricional
Variables Todos 
n=298
Eutróficos 
n=149
Obesos
 n=149 p
Edad (años) 11,92 ± 0,1 11,57 ± 0,2 12,28 ± 0,2 0,005
Peso (Kg) 55,87 ± 1,3 40,70 ± 0,9 71,04 ± 1,7 0,0001
Talla (cm) 151,62 ± 0,7 149,86 ± 1,1 153,39 ± 1,0 0,020
IMC (Kg/m2) 23,59 ± 0,4 17,61 ± 0,2 29,57± 0,4 0,0001
CC (cm) 79,86 ± 1,0 65,09 ± 0,7 94,63 ± 1,0 0,0001
TAS (mmHg) 100,75 ± 0,8 93,45 ± 0,9 108,05 ± 1,0 0,0001
TAD (mmHg) 67,21 ± 0,6 63,48 ± 0,8 70,94 ± 0,8 0,0001
Glicemia Basal 
(mg/dl) 83,86 ± 0,5 83,21 ± 0,7 84,51 ± 0,8 0,220
Insulina Basal 
(uIU/ml) 15,32 ± 0,7 8,15 ± 0,3 22,50 ± 1,1 0,0001
HDL-c (mg/dl) 46,36 ± 0,7 49,56 ± 0,8 43,16 ± 1,2 0,0001
Colesterol Total 
(mg/dl) 154,73 ± 2,0 148,58 ± 2,4 160,88 ± 3,3 0,003
Triacilglicéridos 
(mg/dl) 101,72 ± 4,6 57,74 ± 1,8 145,71 ± 7,6 0,0001
Ácido Úrico 
(mg/dl) 4,63 ± 0,1 3,96 ± 0,1 5,30 ± 0,1 0,0001
Resultados expresados como media ± error estándar (EE). 
p= significancia estadística determinada con la prueba t-
student para muestras independientes. IMC= Índice de 
R
es
u
lt
ad
o
s
82
Masa Corporal, CC= Circunferencia de Cintura, TAS= 
Tensión Arterial Sistólica, TAD= Tensión Arterial Diastólica, 
HDL-c= Colesterol de las lipoproteínas de Alta Densidad. 
Tabla 2. Características antropométricas, clínicas y bioquí-
micas de los sujetos obesos con y sin Síndrome Metabólico.
Variables
Obesos sin SM
n=110
Obesos 
con SM
n=39 p
Porcentaje (%)
Edad (años)
73,8
12,2±0,2
26,2
12,4±0,3
NA
0,712
Peso (Kg) 67,5±1,7 81,1±3,6 0,0001
Talla (cm) 151,8±1,1 157,8±1,9 0,007
IMC (Kg/m2) 28,7±0,4 31,9±0,9 0,001
CC (cm) 92,6±1,0 100,3±2,2 0,0001
TAS (mm Hg) 106,4±1,2 112,7±2,4 0,009
TAD (mm Hg) 69,9±0,8 73,9±1,6 0,021
Glicemia Basal (mg/dL) 84,4±0,9 84,8±1,5 0,798
Insulina Basal ulU/mL 20,5±1,2 28,3±2,0 0,001
HDL-c (mg/dL) 45,6±1,5 36,4±1,4 0,001
Colesterol Total (mg/dL) 157,8±4,1 169,7±4,6 0,112
Triacilglicéridos (mg/dL) 132,7±9,1 182,5±11,9 0,004
Ácido Úrico (mg/dL) 5,1±0,1 6,0±0,3 0,001
Resultados expresados como media ± error estándar (EE). 
p= significancia estadística, mediante prueba t-student 
para muestras independientes. SM= Síndrome Metabóli-
co, NA= No aplica, IMC= Índice de Masa Corporal, CC= 
Circunferencia de Cintura, TAS= Tensión Arterial Sistólica, 
TAD= Tensión Arterial Diastólica, HDL-c= Colesterol unido 
a las Lipoproteínas de Alta Densidad. 
Tabla 3. Distribución porcentual de los niños y adolescentes 
obesos según el número de criterios para Síndrome Meta-
bólico
Criterios para SM n %
0 12 8,1
1 37 24,8
2 61 40,9
3 34 22,8
4 5 3,4
Total 149 100
SM= Síndrome Metabólico
Tabla 4. Distribución porcentual de los niños y adolescentes 
obesos según el diagnóstico de los criterios para Síndrome 
Metabólico
Criterios para SM Diagnóstico n %
CC Bajo 9 3
Normal 185 62,1
Alto 104 34,9
TA Normal 94,6 94,6
Alto 5,4 5,4
Glicemia Basal Normal 294 98,7
Alto 4 1,3
Triacilgliceridos Normal 215 72,1
Alto 83 27,9
HDL-c Normal 229 76,8
Bajo 69 23,2
Resultados expresados como número de sujetos y porcentajes. CC= Circunfe-
rencia de cintura, TA= Tensión arterial, HDL-c= Colesterol unido a las lipopro-
teínas de alta densidad.
El análisis del consumo diario de fibra total (figura 1), re-
veló diferencia significativa (p=0,034) entre obesos (14,0 
gr/día) y eutróficos (15,4 gr/día). De igual forma al com-
parar entre eutróficos y obesos con y sin SM se evidenció 
un consumo mayor en los eutróficos (15,4 gr/día) que en 
los obesos sin SM (13,5 gr/día, p=0,035). No se observó 
diferencia significativa entre obesos con (15,3 gr/día) y sin 
SM (13,5 gr/día). Es importante destacar que la media de 
consumo de fibra de todos los grupos estuvo por debajode las recomendaciones de la OMS. Adicionalmente, al 
dividir el consumo diario de fibra total en cuartiles (figura 
2), el 61,1% de los sujetos eutróficos se ubican en los dos 
últimos cuartiles mientras que los obesos (61,1%) lo ha-
cen en los dos primeros, encontrándose asociación entre 
el consumo de fibra y el estado nutricional mediante Chi2 
de Pearson (p<0,0001). 
Por otra parte, al comparar el consumo diario de fibra 
entre los sujetos obesos, distribuidos según el número 
de criterios para SM (figura 3), no se encontró diferencias 
significativas. La distribución de los sujetos obesos según 
el número de criterios para SM y cuartiles de consumo 
diario de fibra total (figura 4) mostró, que el 58,5% de 
los sujetos sin criterios para SM se ubican en los cuartiles 
3 y 4, mientras que el 75,6%, el 60,7% y el 53,8% con 
uno, dos, tres o más criterios para SM respectivamente se 
ubican en los cuartiles 1 y 2. 
Figura 1. Consumo de fibra total de los niños y adolescentes se-
gún estado nutricional y diagnóstico de Síndrome Metabólico
Figura 2. Distribución de los sujetos eutróficos y obesos según 
cuartiles de consumo de fibra total
83
Revista Latinoamericana de Hipertensión. Vol. 13 - Nº 2, 2018
En relación al consumo diario de fibra, en la tabla 5 se 
muestra que la mayor fuente de fibra para todos los gru-
pos son los cereales (arroz, arepa de maíz y de trigo, pan, 
galletas, pasta, avena, maicena y crema de arroz), frutas y 
vegetales, con un mayor consumo de frutas por los eutró-
ficos (p<0,0001) y de vegetales por los obesos (p<0,008). 
En este mismo orden de ideas, se observó que los niños 
y adolescentes obesos sin SM consumen más frutas que 
los obesos con SM (p<0,034) pero, ambos grupos tiene un 
consumo menor a los eutróficos (p<0,05). Con respecto a 
las raíces/tubérculos, los obesos sin SM mostraron un con-
sumo menor al de los obesos con SM (p<0,001) y al de los 
eutróficos (p<0,05). En relación a los vegetales los obesos 
con SM exhibieron un consumo mayor al observado por los 
obesos sin SM (p<0,010) y al grupo de eutróficos (p<0,05). 
Figura 3. Consumo de fibra total de los niños y adolescentes obesos 
según el número de criterios para Síndrome Metabólico
Figura 4. Distribución de los sujetos obesos según número de criterios 
para Síndrome Metabólico y cuartiles de consumo de fibra total
Tabla 5. Consumo de fibra según fuente alimentaria en los sujetos evaluados
Fuente de Fibra % Todos
n=298
Eutróficos
n=149
Obesos
n=149 p
Obesos 
sin SM
n=110
Obesos 
con SM
 n=39 
p
Leguminosas (gr/d) 7,5 1,1±0,1 1,2±0,1 1,0±0,1 0,109 1,0±0,1 1,2±0,1 0,195
Cereales (gr/d) 42,1 6,2±0,2 6,2±0,3 6,2±0,3 0,978 6,0±0,3 6,7±0,6 0,291
Raíces/Tubérculos (gr/d) 11,6 1,7±0,1 1,8±0,1b 1,5±0,1 0,058 1,3±0,1a 2,1±0,3b 0,001
Frutas (gr/d) 24,5 3,6±0,2 4,5±0,4a 2,7±0,2 0,0001 3,0±0,3b 1,9±0,2b 0,034
Vegetales (gr/d) 14,3 2,1±0,1 1,8±0,2b 2,5±0,2 0,008 2,2±0,2b 3,3±0,5a 0,010
Resultados expresados como media ± error estándar (EE). 
SM= Síndrome Metabólico. p= significancia estadística, 
mediante prueba t-student para muestras independien-
tes. Letras diferentes en la misma fila indican diferencia 
significativa mediante ANOVA de un factor (Scheffé y 
Tukey-b como post hoc).
Finalmente, en la tabla 6 se evidencia que existe una co-
rrelación inversa entre el IMC, la InsB y componentes del 
SM con el consumo diario de fibra total, correlación que 
es significativa para, IMC, CC, TAS y GliB (p<0,05). Así 
mismo, se encontró correlación positiva significativa en-
tre los gramos de fibra procedentes de los vegetales y el 
IMC, CC e InsB (p<0,05); correlación significativa inversa 
entre los gramos de fibra aportados por raíces y tubérculos 
y TAD, entre la fibra provenientes de las frutas e IMC, CC, 
TAS, GliB e InsB y los TAG (p<0,05). Para los obesos única-
mente se observó (datos no mostrados) correlación signi-
ficativa inversa entre el consumo diario de fibra total con 
TAS, entre los gramos de fibra aportados por los vegetales y 
por las frutas con la GliB y la InsB respectivamente (p<0,05).
Tabla 6. Asociación de componentes del Síndrome Metabólico, IMC e Insulina Basal con el consumo de fibra total y con el consumo 
de fuentes alimentarias de fibra en los niños y adolescentes evaluados.
Fibra Total
 n=298
 Vegetales
 n=298
 Raíces/ Tubérculos
 n=298
 Frutas
 n=298
Variables P p P p P p P p
IMC (Kg/m2) -0,114 0,049 0,157 0,007 -0,191 0,118 -0,169 0,003
CC (cm) -0,123 0,034 0,162 0,005 -0,113 0,075 -0,140 0,016
TAS (mm Hg) -0,154 0,008 0,055 0,348 -0,086 0,138 -0,140 0,015
TAD (mm Hg) -0,099 0,087 -0,044 0,452 -0,152 0,009 -0,038 0,515
Glicemia Basal (mg/dL) -0,125 0,030 -0,100 0,084 0,000 0,999 -0,140 0,016
Insulina Basal (ulU/mL) -0,082 0,157 0,140 0,015 -0,030 0,610 -0,212 0,0001
HDL-c (mg/dL) -0,010 0,865 -0,064 0,269 -0,010 0,860 0,039 0,504
Triacilglicéridos (mg/dL) -0,040 0,491 0,082 0,159 -0,061 0,294 -0,167 0,004
P= Coeficiente de correlación de Pearson. p= significancia estadística. IMC= Índice de Masa Corporal, CC= Circunferencia de Cintura, TAS= Tensión Arterial Sistólica, TAD= 
Tensión Arterial Diastólica, HDL-c= Colesterol unido a las Lipoproteínas de Alta Densidad.
84
a comparación de las características antropo-
métricas, clínicas y bioquímicas entre eutró-
ficos y obesos y entre obesos con SM y sin 
SM, arrojó diferencias significativas para la mayoría de las 
variables analizadas, resultados que coinciden con los co-
municados por las diferentes investigaciones realizadas en 
niños y adolescentes de Túnez, Estados Unidos, Polonia 
y Venezuela24-28. Con respecto al SM, casi 3 de cada 10 
pacientes obesos presentó SM, hallazgos similares han 
sido descritos para niños y adolescentes latinos del sur de 
California (USA),sin embargo la frecuencia es más baja a 
la observada en niños de Túnez pero es mayor al de los 
niños de Brasil, Costa Rica, España, Portugal y otros países 
de Europa2,25,29-33. Las diferencias podrían ser atribuidas a 
las características de la población, al número de sujetos 
evaluados, a la forma de selección de la muestra y a los 
criterios diagnóstico para SM utilizados. 
Los componentes del SM más frecuentemente alterados 
fueron CC, TAG y HDL-c, coincidiendo con otros investiga-
dores, en que la CC y las HDL-c bajas están entre los tres 
más comunes2,25,34. Sin embargo, en los resultados pre-
sentados por otros autores, además de la CC, se incluye 
la TA y los TAG31,33,35. Por otra parte, un trabajo en el que 
se evaluaron diferentes razas, arrojó que en los blancos 
no hispánicos y en los mexicanos-americanos, la CC no es 
uno de los criterios diagnóstico para SM usualmente alte-
rado, a diferencia de lo observado para los negros no his-
pánicos. En este último grupo, entre las tres alteraciones 
más frecuentes están la TA, la CC y los TAG, mientras que 
los blancos y los mexicanos concordaron en los TAG y TA 
junto a la HDL-c en los primeros y la GliB en los últimos36.
Se ha establecido que las alteraciones antes mencionadas 
tienen su origen en la obesidad visceral la cual ha sido aso-
ciada con la IR; recientemente se ha mostrado que la CC 
es un fuerte predictor de la disminución de la acción pe-
riférica de la Insulina37. En el grupo de sujetos obesos con 
SM de este estudio se observó incremento significativo de 
la CC y presencia de IR evidenciada por el aumento de los 
niveles de insulina en ese grupo. En condiciones norma-
les la insulina inhibe la lipólisis en tejido adiposo, pero en 
una condición de IR, la lipólisis se acelera liberando ácidos 
grasos (AGL) a la circulación; aunado a lo anterior se ha 
establecido que los adipocitos de la región visceral son 
más sensibles a la acción de catecolaminas que estimulan 
la lipólisis. Los AGL que llegan al hígado afectan la acción 
de la insulina en este tejido, incrementando la salida de 
glucosa, la síntesis de citoquinas proinflamatorias, la sín-
tesis de TAG que salen a la circulación bajo la forma de 
VLDL-c y una baja secreciónde HDL-c38.
Por otra parte, en condiciones de IR, la lipoprotein lipa-
sa presente en los vasos sanguíneos de tejidos periféri-
cos, tiene baja actividad afectando el metabolismo de las 
VLDL-c, convirtiéndolas en donadoras de TAG para las 
HDL-c y LDL-c, a través de un mecanismo de intercambio 
por colesterol esterificado y mediado por la enzima trans-
feridora de colesterol esterificado. El enriquecimiento en 
TAG de ambas lipoproteínas, trae como consecuencia que 
se conviertan en un excelente sustrato para la enzima tria-
cilglicerol lipasa hepática, que elimina la cubierta lipídica 
transformándolas en partículas pequeñas y densas, forma 
bajo la cual la HDL-c es más sensible a ser degradada y 
eliminada del torrente sanguíneo. En el caso de las LDL-c 
ha cambiado su calidad convirtiéndose al igual que los re-
manentes de las lipoproteínas ricas en TAG, en partículas 
altamente aterogénicas31,34,37,38.
En cuanto a la fisiopatología de la hipertensión arterial 
observada en sujetos obesos y con SM, es multifactorial, 
compleja y fuertemente asociada a la disminución de la 
sensibilidad a la insulina. Se presenta activación del siste-
ma nervioso simpático por elevación de la insulina y lep-
tina, daño vascular a causa de la inflamación, perdida del 
balance vasorelajación/vasoconstricción, estrés oxidativo 
y retención de sodio y fluidos por activación del sistema 
renina-angiotensina31,39. La IR puede atenuar algunas res-
puestas celulares específicas de la insulina mientras que 
otras persisten o pueden incrementarse, lo que parece ser 
el caso del endotelio vascular donde la síntesis de NO me-
diada por la eNOS a través de la vía PI3K se ve afectada 
pero no la síntesis de endotelina-1 mediante la vía de la 
MAPK, lo que sugiere una IR selectiva en esta tejido40.
La GliB alterada es el componente con menor frecuen-
cia, al igual que lo observado por otros investigadores en 
niños de Brasil, Corea, México y España pero diferente a 
lo reportado para adolescentes de USA y específicamen-
te para mexicanos-americanos, donde el criterio menos 
común fue la HDL-c2,31,34-36. En la presente investigación 
solamente se detectaron cuatro sujetos con glicemia basal 
alterada y en el de Rinaldi uno, lo cual podría ser expli-
cado por la capacidad de las células ⩾-pancreáticas para 
compensar la excesiva glucosa en sangre de los niños y 
adolescentes, lo cual se evidencia por los niveles de insuli-
na significativamente más altos en los sujetos con SM2,34.
La muestra en general se ubicó dentro de un consumo bajo 
de FD, por debajo de las recomendaciones de la WHO, 
IOM (Institute of Medicine) y EFSA (European Food Safety 
Authority); en el caso de los eutróficos se pudo observar 
que lograron alcanzar las recomendaciones de ingesta de 
fibra de la EFSA23,41,42. El consumo de fibra de los niños 
y adolescente de la presente investigación fue similar al 
comunicado para niños mexicanos, menor a la de estudio 
HELENA, a la descrita para adolescentes Belgas, de Europa 
Occidental, Brasil, Chile y Alemania pero superior a la de 
los niños de Estados Unidos y de Argentina14,43-50.
Por otra parte, el consumo bajo de fibra en niños y adoles-
centes ha sido comunicado por otros investigadores; estu-
dios como el HELENA realizado en 10 ciudades europeas14 
y el AVENA51, al igual que importantes investigaciones 
D
is
cu
si
ó
n
85
Revista Latinoamericana de Hipertensión. Vol. 13 - Nº 2, 2018
realizadas en adolescentes de Europa Occidental, Bélgica 
y Estados Unidos arrojaron los mismos resultados44,45,49. En 
este mismo orden de ideas, una revisión sistemática que 
incluyo estudios prospectivos de cohorte y transversales 
en niños y adolescentes, del periodo 1990-2014, expresó 
que un buen número de países (Alemania, Holanda, Fran-
cia, Suiza, Suecia, Reino Unido, Italia, Portugal, Grecia, 
entre otros) no logran alcanzar las recomendaciones para 
consumo de fibra en estos grupos de edades52. De igual 
forma, diversos trabajos llevados a cabo en la región de 
Latinoamérica, entre ellos Chile, Brasil, Argentina y Mé-
xico refieren una baja ingesta de FD en la población de 
escolares y adolescentes43,46,47,50. La ingesta bajo de fibra 
podría ser atribuida a un patrón de consumo occidenta-
lizado caracterizado por una elevada ingesta de carnes, 
altamente energético, bajo en nutrientes y con bajo con-
sumo de vegetales y frutas14.
En la presente investigación, el consumo diario de fibra to-
tal fue significativamente diferente entre los grupos eva-
luados según su IMC, con un consumo menor en el grupo 
de obesos, resultados que coinciden con los publicados 
para niños obesos y eutróficos de Japón, Brasil, Chile y 
México43,47,53,54. Por otra parte, en el estudio HELENA se 
encontró diferencia significativa en el consumo de fibra en 
el género femenino al comparar entre sobrepeso y obesas 
con las eutróficas y desnutridas, sin observar diferencias 
significativas al comparar las diferentes categorías de IMC 
en el género masculino14. Otros trabajos como el estudio 
NHANES (National Health and Nutrition Examination Sur-
vey), realizado en población pediátrica de Estados Unidos, 
mostró un menor riesgo de obesidad en la infancia a una 
mayor ingesta de fibra y el llevado a cabo en Grecia, don-
de se concluyó que un patrón de consumo con alimentos 
altos en fibra, se asocia de forma inversa con la adiposidad 
en niños y adolescentes54-56. 
Por otra parte, no se evidencio diferencia en el consumo 
de fibra total entre obesos con y sin SM, resultados que 
coinciden con los publicados para niños latinos con so-
brepeso25, de igual forma no se encontró diferencia sig-
nificativa al comparar la ingesta de fibra según el número 
de criterios para SM, similar a los hallazgos en niños de 
Brasil6 pero diferente a lo reportado para niños latinos25. 
Adicionalmente, se pudo observar que el mayor porcen-
taje de sujetos obesos se ubican en los cuartiles más ba-
jos de consumo diario de fibra total, al igual que los que 
presentan SM, mientras que los eutróficos lo hacen en 
los cuartiles más altos, coincidiendo a lo comunicado para 
adolescentes de USA57. 
En la distribución de consumo de fibra total según los gru-
pos de alimentos (principales fuentes de FD), se observó 
mayor consumo de cereales, seguido de frutas, vegetales, 
tubérculos y leguminosas que mostraron menor ingesta. 
El estudio HELENA también encontró que el grupo de ali-
mentos que contribuyó principalmente en la ingesta de 
fibra fue el del pan y cereales, luego tubérculos (papas) 
y granos, snacks y postres, vegetales y frutas, mostrando 
igualmente un bajo consumo de leguminosas14, similar a 
lo encontrado en adolescentes Belgas e Italianos44,58. Sin 
embargo, en los niños y adolescentes italianos y estadou-
nidenses, las legumbres contribuyeron de forma impor-
tante a la ingesta de fibra59. En los niños y adolescentes de 
Brasil se encontró, que la principal fuente de fibra fueron 
las leguminosas y no los cereales, también se observó un 
bajo consumo de frutas donde los eutróficos consumie-
ron mayor cantidad que los obesos54. Los resultados de 
la data analizada del estudio NHANES muestran que los 
alimentos consumidos principalmente por los niños y ado-
lescentes, si bien son muy pobres en fibra al ser ingeridos 
en grandes cantidades contribuyen con el gran aporte de 
fibra observado en la muestra55.
Estudios donde se evaluó la asociación entre ingesta de 
fibra dietética total y los componentes del SM, han arro-
jado resultados inconsistentes. En niños y adolescentes 
Daneses, no se observó relación entre ingesta de fibra y 
componentes del SM pero si con la InsB60,61 por otra parte, 
en adolescentes latinos con sobrepeso del sur de Califor-
nia (USA) y en adolescentes Belgas, se encontró una co-
rrelación inversa significativa entre la fibra dietética total 
y la CC pero no con el resto de los componentes del SM 
o con el IMC25,44; en niños y adolescentes de Alemania, 
se encontró relación positiva entre el consumo de fibra e 
IMC asícomo con el porcentaje de grasa corporal48; mien-
tras que en niños y adolescente de Brasil esta correlación 
fue inversa e incluyó la CC54. En la presente investigación, 
además de la correlación negativa con la CC e IMC tam-
bién se encontró correlación significativa entre el consu-
mo diario de fibra total y la TAS y la GliB. 
Algunos autores han evaluado la relación entre el consu-
mo de alimentos fuente de fibra como los cereales, legu-
minosas, raíces y tubérculos, frutas y vegetales y los com-
ponentes del SM, encontrando asociación positiva entre el 
consumo de vegetales y la HDL-c, asociación negativa en-
tre cereales y GliB y entre la ingesta de leguminosas y los 
TAG en niños y adolescentes de Brasil2, adicionalmente, 
se comunica relación positiva entre fibra aportada por las 
frutas con la CC y no asociación entre la fibra proveniente 
de cereales con el IMC o con la CC, en adolescentes de 
Bélgica44. Los niños y adolescentes de este estudio mos-
traron correlaciones similares a las reportadas por otros 
autores. En el caso de los cereales y leguminosas no se 
encontró relación con ninguno de los componentes del 
SM pero se observó asociación positiva entre el consumo 
de vegetales y la CC, IMC e InsB, relación negativa entre 
el consumo de raíces y tubérculos con la TAD y entre el 
consumo de frutas con la CC, TAS, GliB, IMC e InsB. 
La ingesta de fibra se ha asociado a importantes efectos 
fisiológicos entre los cuales destacan incremento del vo-
lumen fecal/laxación, disminución del tránsito intestinal, 
incremento de la saciedad, aumento de la fermentación 
a nivel de colon y por lo tanto la síntesis de ácidos grasos 
de cadena corta (SCFA), modulación positiva de la micro-
flora colónica, disminución del peso corporal/adiposidad, 
reducción de la tensión arterial, descenso de los niveles de 
colesterol total y de la LDLc, incremento en los niveles de 
86
HDLc, atenuación de la glicemia e insulinemia postpran-
dial entre otros13.Con respecto a los efectos endocrino-
metabólicos positivos atribuidos al consumo de fibra, la 
mayor parte de los estudios de asociación se han llevado a 
cabo en adultos donde se han obtenido resultados consis-
tentes, sin embargo en niños y adolescentes las investiga-
ciones son escasas y sus resultados son inconsistentes. Los 
resultados más relevantes del presente estudio son: a) el 
65,7 % de los sujetos obesos presentó alteración en uno o 
dos de los componentes del SM y el 26,2 % presento SM; 
b) el componente del SM más frecuentemente alterado 
fue la CC y el menos frecuente la GliB; c) un consumo bajo 
de fibra (menor a 15 gr/d) en el grupo total y una ingesta 
de fibra significativamente menor en los sujetos obesos; d) 
tanto en eutróficos como en obesos aproximadamente el 
50% de la fibra ingerida fue aportada por cereales; e) la fi-
bra proveniente de vegetales fue significativamente mayor 
en obesos y la de frutas en los eutróficos; f) en los cuartiles 
más bajos de consumo diario de fibra total, se encuentra 
los sujetos obesos y los que presentan SM; g) la ingesta 
diaria de fibra total se correlacionó de forma inversa con 
IMC, CC, TAS y GliB y los gramos de fibra consumida bajo 
la forma de frutas se correlacionó significativamente de 
forma inversa con IMC, CC, TAS, GliB, InsB y TAG.
En nuestro conocimiento este es el primer trabajo en el 
país que muestra asociación entre ingesta de fibra y com-
ponentes del SM en edad pediátrica y con tamaño de 
muestra mayor a la utilizada por otros investigadores. En-
tre las limitaciones del presente trabajo se encuentra el no 
haber discriminado entre ingesta de fibra soluble e inso-
luble y los posibles errores por omisión o sub-reporte, en 
la información suministrada por los participantes así como 
de sus representantes sobre el consumo de alimentos. 
Conflicto de intereses 
Ninguno que declarar. 
Reconocimiento 
Esta investigación fue ejecutada con el apoyo financiero 
del Consejo de Desarrollo Científico, Humanístico y Tec-
nológico (CONDES) de la Universidad del Zulia. Maraca-
ibo, Estado Zulia, Venezuela. Programa de Investigación 
“Estudio de Factores Genéticos y Metabólicos relaciona-
dos con riesgo cardiovascular en niños y adolescentes” 
(Grant Nº CC-0157-11). 
1. Ambrosini G, Huang R, Mori T, Hands B, O’Sullivan T, Klerk N, Beilin L, 
Oddy W. Dietary patterns and markers for the metabolic syndrome in 
Australian adolescents. Nutrition Metabolism & Cardiovascular Diseases 
2010; 20: 274-283.
2. Rinaldi A, Gabriel G, Moreto F, Corrente J, McLellan K, Burini R. Dietary 
factors associated with metabolic syndrome and its components in 
overweight and obese Brazilian schoolchildren: a cross-sectional study. 
Diabetology & metabolic syndrome 2016; 8(1): 58-67.
3. Robberecht H, De Bruyne T, Hermans N. Biomarkers of the Metabolic 
Syndrome: Influence of Caloric Intake, Various Food Groups and Vi-
tamins. Journal of Food and Nutrition Research 2017; 5(2): 101-109.
4. Chan T, Lin W, Huang H, Lee C, Wu P, Chiu Y, et al. Consumption 
of sugar-sweetened beverages is associated with components of the 
metabolic syndrome in adolescents. Nutrients 2014; 6: 2088-2103.
5. Souki A, Adrianza M, Ekmeiro C, Araujo S, Bravo A, González L, García 
D, Ruiz G, Carrillo M. Consumo de bebidas azucaradas y presencia de 
los componentes individuales del síndrome metabólico en niños y ado-
lescentes. Antropo 2015; 33: 1-12.
6. Tavares L, Fonseca S, Garcia R, Yokoo E. Relationship between ultra-
processed foods and metabolic syndrome in adolescents from a Brazil-
ian Family Doctor Program. Public Health Nutr 2012; 15: 82-87.
7. Angarita Dávila, L, Escobar, MC, Garrido, M, Carrasco, P, López-Miran-
da, J, Aparicio, D, Céspedes, V, González, R, Chaparro, R, Angarita, M, 
Wilches-Duran, S, Graterol-Rivas, M, Chacón, J, Cerda, M, Contreras-
Velásquez, J, Reina, N, Bermúdez, V. Comparación del efecto de la fi-
bra sobre el índice glicémico y carga glicémica en distintos tipos de 
pan. Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica [Internet]. 
2016;35(4):100-106. 
8. AACC (American Association of Cereal Chemists). Cereal Food World 
2001; 46: 112-113.
9. Marlett J, McBurney M, Slavin J. American Dietetic Association. Posi-
tion of the American Dietetic Association: Health implications of dietary 
fiber. J Am Diet Assoc 2002; 102: 993-1000.
10. Zarzuelo A, Galisteo M. La fibra dietética en la prevención y tratamiento 
del síndrome metabólico. Nutr Clin Med 2007; 1(1): 54-72.
11. Galisteo M, Duarte J, Zarzuelo A. Effects of dietary fibers on distur-
bances clustered in the metabolic syndrome. Journal of Nutritional Bio-
chemistry 2008; 19: 71–84.
12. Mudgil D, Barak S. Composition, properties and health benefits of 
indigestible carbohydrate polymers as dietary fiber: a review. Int J Biol 
Macromol 2013; 61: 1-6.
13. Fuller S, Beck E, Salman H, Tapsell L. New horizons for the study of di-
etary fiber and health: a review. Plant foods for human nutrition 2016; 
71 (1): 1-12.
14. Lin Y, Huybrechts I, Vereecken C, Mouratidou T, Valtueña J, Kersting M, 
Gottrand F. Dietary fiber intake and its association with indicators of 
adiposity and serum biomarkers in European adolescents: the HELENA 
study. European journal of nutrition 2015; 54 (5): 771-782.
15. Valores de Referencia de Energía y Nutrientes para la Población Vene-
zolana. Publicación No 53 Serie Cuadernos Azules. Ministerio de Salud 
y Desarrollo Social, Instituto Nacional de Nutrición. Caracas-Venezuela. 
2000
16. Lohman T, Roche A, and Martorell R. Anthropometric standarization 
reference manual. USA: Champaign III Human Kinetics. 1991.
17. Friedewald W, Levy R, Frederickson D. Estimation of the concentration 
of low-density lipoprotein cholesterol in plasma without use of the pre-
parative ultracentrifuge. Clin Chem 1972; 18: 499-502.
18. Tabla de composición de alimentos, revisión 2012. Fondo Editorial 
Gente de Maíz. Instituto Nacional de Nutrición, Caracas-Venezuela. 
2012 
19. OMS (Organización Mundial de la Salud). Índicede Masa Corporal para 
la edad de 5 a 19 años. 2007.
20. Vargas M, Souki A, Ruiz G, García D, Mengual E, González C, Chávez 
M, González L. Percentiles de circunferencia de cintura en niños y ado-
lescentes del municipio Maracaibo del Estado Zulia, Venezuela. Anales 
Referencias
87
Revista Latinoamericana de Hipertensión. Vol. 13 - Nº 2, 2018
Venezolanos de Nutrición 2011; 24(1):13-20.
21. Cook S, Weitzman M, Auinger P, Nguyen M, Dietz W. Prevalence of a 
metabolic syndrome phenotype in adolescents: findings from the third 
National Health and Nutrition. Arch Pediatr Adolesc Med 2003; 157(8): 
821-827.
22. ADA (American Diabetes Association). Diagnosis and Classification of 
Diabetes Mellitus. Diabetes Care 201; 34(1): S62-S69.
23. WHO (World Health Organization). Prevention of Cardiovascular Dis-
ease. Guidelines for assessment and management of cardiovascular 
risk. 2007
24. Makni E, Moalla W, Benezzeddine-Boussaidi L, Lac G, Tabka Z, Ellou-
mi M. Correlation of Resistin with Inflammatory and Cardiometabolic 
Markers in Obese Adolescents with and without Metabolic Syndrome. 
Obes Facts 2013; 6 (4): 393-404.
25. Ventura E, Davis J, Alexander K, Shaibi G, Lee W, Byrd-Williams C, To-
ledo C, Lane C, Kelly L, Weigensberg M, Goran M. Dietary Intake and 
the Metabolic Syndrome in Overweight Latino Children, Journal of the 
American Dietetic Association 2008; 108(8): 1355-1359. 
26. Ruminska M, Majcher A, Pyrzak B, Czerwonogrodzka A, Brzewski M, 
Demkow U. Cardiovascular risk factors in obese children and adoles-
cents. Adv Exp Med Biol 2016; 878: 39-47.
27. Venzala M, Yépez R, Angulo N, Guevara H, Barbella S, González D, 
Hernández A. Relación entre indicadores antropométricos y factores 
de riesgo cardiovascular en escolares obesos. Anales Venezolanos de 
Nutrición 2015; 28 (2): 92-99.
28. Vargas M, Araujo S, Souki A, García D, Chávez M, Vega M, Sánchez A, 
Amell A, Ruiz G, Montiel R, García Y, Silva Y. Prevalencia de Síndrome 
Metabólico y de sus componentes individuales en niños y adolescen-
tes de tres parroquias del municipio Maracaibo, estado Zulia. Síndrome 
Cardiometabólico 2011; 1(3): 52-59
29. Jamoussi H, Mahjoub F, Sallemi H, Berriche O, Ounaissa K, Amrouche 
C, Blouza S. Metabolic syndrome in Tunisian obese children and adoles-
cents. La Tunisie Medicale 2012; 90(1): 36-40.
30. Holst I, Nuñez H, Monge R, Barrantes M. Components of the metabolic 
syndrome among a sample of overweight and obese Costarican school-
children. Food and nutrition bulletin 2009; 30(2): 161-170.
31. de Armas M, Megías S, Viveros M, Bolaños P, Piñero B. Prevalencia de 
síndrome metabólico en una población de niños y adolescentes con 
obesidad. Endocrinología y Nutrición 2012; 59(3): 155-159.
32. Pedrosa C, Oliveira B, Albuquerque I, Simões C, Vaz M, Correia F. Obesi-
ty and metabolic syndrome in 7-9 years-old Portuguese schoolchildren. 
Diabetology & metabolic syndrome 2010; 2(1): 40.
33. Ahrens W, Moreno L, Marild S, Molnár D, Siani A, De Henauw S, Böh-
mann J, Günther K, Hadjigeorgiou C, Iacoviello L, Lissner L. Metabolic 
syndrome in young children: definitions and results of the IDEFICS 
study. International journal of obesity 2014; 38(2); S4-S14.
34. Juárez C, Klünder M, Medina P, Madrigal A, Mass E, Flores S. Insulin 
resistance and its association with the components of the metabolic 
syndrome among obese children and adolescents. BMC public health 
2010; 10(1): 318-324.
35. Park S, Lee S, Kim S, Lee M. Gender specific effect of major dietary pat-
terns on the metabolic syndrome risk in Korean pre-pubertal children. 
Nutrition research and practice 2013; 7(2): 139-145.
36. Pan Y, Pratt C. Metabolic syndrome and its association with diet and 
physical activity in US adolescents. Journal of the American Dietetic As-
sociation 2008; 108(2): 276-286.
37. Tchernof A, Després J. Pathophysiology of human visceral obesity: an 
update. Physiological reviews 2013; 93(1): 359-404.
38. Weiss R, Bremer A, Lustig R. What is metabolic syndrome, and why 
are children getting it?. Annals of the New York Academy of Sciences 
2013; 1281(1): 123-140.
39. Wirix A, Kaspers P, Nauta J, Chinapaw M, Kist van Holthe J. Pathophysi-
ology of hypertension in obese children: a systematic review. Obesity 
reviews 2015; 16(10): 831-842.
40. Muniyappa R, Sowers J. Role of insulin resistance in endothelial dys-
function. Reviews in Endocrine and Metabolic Disorders 2013; 14(1): 
5-12.
41. IOM (Institute of Medicine). Dietary Reference Intakes for Energy, Car-
bohydrate, Fiber, Fat, Fatty Acids, Cholesterol, Protein, and Amino Ac-
ids (Macronutrients). A Report of the Panel on Macronutrients, Sub-
committees on Upper Reference Levels of Nutrients and Interpretation 
and Uses of Dietary Reference Intakes, and the Standing Committee 
on the Scientific Evaluation of Dietary Reference Intakes. The National 
Academies. USA. 2005.
42. EFSA (European food safety authority). Scientific Opinion on Dietary 
Reference Values for carbohydrates and dietary fibre. 2010; J8:1462. 
43. Vilchis J, Galván M, Klünder M, Cruz M, Flores S. Food habits, physical 
activities and sedentary lifestyles of eutrophic and obese school chil-
dren: a case–control study. BMC public health 2015; 15(1): 124-131.
44. Lin Y, Huybrechts I, Vandevijvere S, Bolca S, De Keyzer W, De Vriese S, 
De Backer G. Fibre intake among the Belgian population by sex–age 
and sex–education groups and its association with BMI and waist cir-
cumference. British journal of nutrition 2011; 105(11): 1692-1703.
45. Rolland M, Bellisle F, Deheeger,M. Nutritional status and food intake 
in adolescents living in Western Europe. Eur J Clin Nutr 2000; 54(1): 
S41–S46.
46. Souza R, Yokoo E, Sichieri R, Pereira R. Energy and macronutrient in-
takes in Brazil: results of the first nationwide individual dietary survey. 
Public health nutrition 2015; 18(17): 3086-3095.
47. Liberona Y, Engler V, Castillo O, Rozowski J. Ingesta de macronutrientes 
y prevalencia de malnutrición por exceso en escolares de 5º y 6º básico 
de distinto nivel socioeconómico de la Región Metropolitana. Revista 
chilena de nutrición 2008; 35(3): 190-199.
48. Cheng G, Karaolis N, Libuda L, Bolzenius K, Remer T, Buyken A. Re-
lation of dietary glycemic index, glycemic load, and fiber and whole-
grain intakes during puberty to the concurrent development of percent 
body fat and body mass index. American journal of epidemiology 2009; 
169(6): 667-677.
49. O’Neil C, Zanovec M, Keast D, Fulgoni V, Nicklas T. Nutrient contribu-
tion of total and lean beef in diets of US children and adolescents: 
National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2004. Meat 
science 2011; 87(3): 250-256.
50. Kovalskys I, Indart P, Amigo M, De Gregorio M, Rausch C, Karner M. 
Ingesta alimentaria y evaluación antropométrica en niños escolares de 
Buenos Aires. Archivos argentinos de pediatría 2013; 111(1): 9-14.
51. Wärnberg J, Ruiz J, Ortega F, Romeo J, González M, Moreno L, García 
S, Gómez E, Nova L, Díaz M. Estudio AVENA (Alimentación y valoración 
del estado nutricional en adolescentes). Resultados obtenidos 2003-
2006. Pediatr Integral 2006; 1: 50-55.
52. Edwards C, Xie C, García A. Dietary fibre and health in children and ad-
olescents. Proceedings of the Nutrition Society 2015; 74(3): 292-302.
53. Shinozaki K, Okuda M, Sasaki S, Kunitsugu I, Shigeta M. Dietary Fiber 
Consumption Decreases the Risks of Overweight and Hypercholesterol-
88
emia in Japanese Children. Annals of Nutrition and Metabolism 2015; 
67(1): 58-64.
54. Balthazar E, de Oliveira M. Differences in dietary pattern between obese 
and eutrophic children. BMC research notes 2011; 4(1): 567-573.
55. Brauchla M, Juan W, Story J, Kranz S. Sources of Dietary Fiber and 
the Association of Fiber Intake with Childhood Obesity Risk in 2–18 
Year Olds and Diabetes Risk of Adolescents 12–18 Year Olds: NHANES 
2003–2006. Journal of Nutrition and Metabolism 2012; 2012: 1-7.
56. Moschonis G, Kalliora A, Costarelli V, Papandreou C, Koutoukidis D, 
LionisC, Chrousos G, Manios Y. Identification of lifestyle patterns asso-
ciated with obesity and fat mass in children: the Healthy Growth Study. 
Public Health Nutrition 2013; 17(3): 614-624.
57. Carlson J, Eisenmann J, Norman G, Ortiz K, Young P. Dietary fiber and 
nutrient density are inversely associated with the metabolic syndrome 
in US adolescents. Journal of the American Dietetic Association 2011; 
111(11): 1688-1695.
58. Leclercq C, Piccinelli R, Arcella D, Le Donne C. Food consumption and 
nutrient intake in a sample of Italian secondary school students: results 
from the INRAN-RM-2001 food survey. International journal of food 
sciences and nutrition 2004; 55(4): 265-277.
59. Keast D, Fulgoni V, Nicklas T, O’Neil C. Food sources of energy and 
nutrients among children in the United States: National Health and Nu-
trition Examination Survey 2003-2006. Nutrients 2013; 5(1): 283-301.
60. Damsgaard C, Ritz C, Dalskov S, Landberg R, Stark K, Biltoft A, Tetens 
I, Astrup A, Michaelsen K, Lauritzen L. Associations between school 
meal-induced dietary changes and metabolic syndrome markers in 
8–11-year-old Danish children. European journal of nutrition 2016; 
55(5): 1973-1984.
61. Damsgaard C, Biltoft A, Tetens I, Michaelsen K, Lind M, Astrup A, 
Landberg R. Whole-Grain Intake, Reflected by Dietary Records and 
Biomarkers, Is Inversely Associated with Circulating Insulin and Other 
Cardiometabolic Markers in 8 to 11-Year-Old Children. The Journal of 
Nutrition 2017; 147(5): 816-824. 
Manuel Velasco (Venezuela) Editor en Jefe - Felipe Alberto Espino Comercialización y Producción
Reg Registrada en los siguientes índices y bases de datos: 
SCOPUS, EMBASE, Compendex, GEOBASE, EMBiology, Elsevier BIOBASE, FLUIDEX, World Textiles, 
OPEN JOURNAL SYSTEMS (OJS), REDALYC (Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal), 
Google Scholar
LATINDEX (Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal)
LIVECS (Literatura Venezolana para la Ciencias de la Salud), LILACS (Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud)
PERIÓDICA (Índices de Revistas Latinoamericanas en Ciencias), REVENCYT (Índice y Biblioteca Electrónica de Revistas Venezolanas de Ciencias y Tecnología)
SABER UCV, DRJI (Directory of Research Journal Indexing)
CLaCaLIA (Conocimiento Latinoamericano y Caribeño de Libre Acceso), EBSCO Publishing, PROQUEST
www.revistahiper tension.com.ve
www.revistadiabetes.com.ve
www.revistasindrome.com.ve
www.revistaavft.com.ve